基于灰色预测的无线传感器网络数据融合算法

梁 青, 朱 婷

(西安邮电大学 电子工程学院， 陕西 西安 710121)



基于灰色预测的无线传感器网络数据融合算法

梁 青, 朱 婷

(西安邮电大学 电子工程学院， 陕西 西安 710121)

针对无线传感网络监测信息具有很高时间相关性，给出一种基于动态灰色预测模型的数据融合算法。对节点采集的历史数据，应用动态灰色模型预测其未来数据值，若预测误差大于设定阈值，传输本轮数据，若预测误差小于设定阈值，不传输本轮数据，以此减少网络数据传输量。仿真实验表明，与未采用数据融合的低功耗自适应集簇分层协议算法相比，所给算法的数据传输量可减少34%，网络寿命可延长39%。

无线传感器网络 ；数据融合；预测算法；动态灰色模型

由大量传感器节点以自组织方式组成的无线传感器网络，可用以监测传感器区域中的一些物理现象[1]。无线传感器网络由4个主要子系统组成：感知监测区域物理量的传感模块，处理(执行)与感知、通信和自组织相关指令的数据处理模块，传输处理数据的通信子模块，和为其他模块提供工作能量的电源模块。

节点实时地将监测信息传输到监测基站，需要消耗大量能量，而无线传感器网络节点的能量有限，故有必要考虑减少网络数据传输，降低网络能耗，延长网络生命周期。

无线传感器网络中,节点采集的数据有很高时间相关性和空间相关性，会产生大量冗余数据，对这些冗余数据的处理及转发必然带来很大的能量开销，缩短网络生存时间，而且，处理大量冗余数据还会给sink节点带来不必要的开支。……